網絡信息安全防范和Web數據挖掘技術的有效整合

1 引言

隨著網絡技術的快速發展，以及網絡的普及程度的提高，網絡已經成為人們日常生活中不可缺少的一部分，同時網絡也廣泛用于到企業的生產、銷售管理系統中，為企業的快速發展發揮了重要作用。隨著網絡信息的發展，在世界范圍內產生了一種新的商務模式電子商務，并且電子商務模式也被應用到各種行業中，取得了飛速發展。但是，目前網絡經濟面臨嚴峻的網絡信息安全問題，并且嚴重制約網絡經濟的進一步發展。比如在2014年的網絡安全報告中指出：2014年發現網絡病毒樣本有50萬多種，因此必須加強對網絡信息的安全防范。

2 在網絡信息安全防范中應用Web數據挖掘技術的意義

Web數據挖掘是指對網絡中一些不完整或者模糊的數據進行分析，并從中挖掘一些有價值的信息，其中也包含人們不知道的信息。Web數據挖掘的處理過程為：資源發現-數據預處理-模式識別-模式分析。

基于網絡信息安全防范與Web數據挖掘技術進行有效整合，整合的目的就是對網絡信息進行安全防范，避免出現網絡信息安全問題，整合模型主要涵蓋幾個內容。

（1）過濾器。過濾器主要是對數據庫中的數據進行過濾處理，處理的方式是采用二義性對數據進行分析比較，以確保獲取的信息具有一致性。

（2）挖掘綜合器。挖掘綜合器的作用就是按照挖掘要求對數據庫中的數據進行有效對比選擇挖掘。

（3）方法選擇專家系統及知識庫。方法選擇專家系統是指數據挖掘系統能過根據具體的挖掘要求選擇最佳的挖局算法，從而對數據進行有效挖掘。隨著網絡技術的快速發展，知識庫也在進行不斷的更新和完善，并且知識庫不斷的發展也有利于提高Web數據挖掘系統的智能化。

3 基于網絡信息安全防范和Web數據挖掘技術的實施

3.1 Web數據挖掘的資源

Web數據挖掘的資源主要包括Web服務器數據、用戶信息登記、代理服務器數據和業務往來數據。

（1）Web服務器數據。Web服務器數據是指用戶對一個Web頁面進行訪問時會在相應的服務器中產生的數據。Web服務器數據主要包括查詢數據和日志數據兩種。Web數據挖掘技術主要就是對日志數據進行挖掘處理，從日志數據中找到有關網絡入侵的線索，從而針對入侵制定有效的解決措施。

（2）用戶登記信息。用戶登記信息是指用戶對Web頁面進行訪問使用時，需要向服務器中輸入自己的個人信息，這些信息訪問時輸入的信息就是用戶登記信息。Web數據挖掘技術對用戶登記信息進行挖掘處理時，一定要與對日志數據的處理同時進行，將用戶登記信息與日志信息進行合并處理，可以提高Web數據挖掘的準確度，可以精確地了解用戶的行為，更有效地對網絡安全進行維護管理，并且針對用戶的網絡安全行為制定有效的防范措施。

（3）代理服務器數據。上面介紹的Web服務器只是對用戶訪問一個網站的信息進行記錄，而代理服務器中可以對用戶訪問所有網站的信息進行記錄，代理服務器就相當于是Web服務器的集合。代理服務器具有緩存功能，能夠加快網頁的運行速度，可以減低Web服務器的網絡流量，并且可以記錄大量用戶的訪問信息，形成代理日志，供Web數據挖掘技術進行分析。

3.2 Web數據挖掘的方法

Web數據挖掘對進行網絡信息安全防范具有重要作用。在基于網絡信息安全防范和Web數據挖掘技術有效整合中，主要采用了幾種Web數據挖掘方法。

（1）關聯規則。Web數據的關聯規則就是指數據庫中各數據項之間的相互關系的描述，如果數據庫中安全事件的信息量足夠大，就可以挖掘出各安全事件之間的關聯特點。比如通過關聯規則對數據庫中記錄的訪問信息進行分析，從而把正常訪問和非正常訪問區分開來，可以針對非正常訪問的具體情況進行有效的處理，這樣可以對非正常訪問進行直接的防范。

（2）分類分析。分類分析是指首先設置幾個類別，然后對所有的個體進行分析并并入這幾個類別中。現在分類分析中采用的方法包括統計方法、神經網絡方法和機器學習方法，利用分類方法構建出分類模型，然后對特定的一個數據庫中的數據進行分類，并且利用這個分類模型對其他的數據庫進行分類。

（3）聚類分析。聚類分析是指把一個數據庫中的數據進行分組處理，要求一個組內的數據項具有相似的特點，并且不同組之間的特點不同。通過聚類分析可以對一個個的數據庫進行分組識別，然后擴展到對整個數據資源的分組識別。

（4）孤立點分析。孤立點分析又成為特異分析，孤立點是指與數據庫中其它數據之間存在明顯的差異，該點具有特定的屬性。孤立點分析的過程為發現孤立點和分析孤立點。通過發現和分析孤立點，可以找到一些人們原料不了解的數據，又可以分析出具有重要應用價值的數據。

3.3 Web數據挖掘安全防范模型的應用

檢測入侵。基于Web數據挖掘技術的網絡信息安全防范模型可以對用戶訪問信息進行有效的收集分析，如果發現存在安全問題時，可以迅速將警報提供給安全防范工作人員，這就是檢測入侵。安全防范工作人員可以定義入侵檢測的檢測標準，入侵檢測按照設定的標準對信息進行判別報警。但是入侵檢測中存在的問題就是無法對檢測標準以外的安全問題進行識別報警，因此需要對檢測標準進行實時更新，報警具有一定滯后。

病毒預警。隨著網絡技術的發展，計算機新型病毒也在不斷的產生，原先的殺毒技術已經不能新發展的病毒有效的對并對進行查殺。Web數據挖掘技術可以對網絡中的異常行為進行實時監控分析，并分析找出病毒，在安全防范中起到病毒預警作用，網絡安全工作人員可以對預警的病毒進行有效的追蹤查殺，避免病毒造成更大的危害。

4 安全防范模型中的注意事項

在基于Web數據挖掘技術進行網絡信息安全防范時應該意識到，Web數據挖掘技術并不是萬能的，并不能對所有的網絡安全威脅進行有效的防范，網絡安全工作人員也應該注重提高自己的網絡安全防范水平，提高工作人員網絡防范的能力和效率，應該以工作人員為主，利用Web數據挖掘技術作為輔助作用，讓網絡信息安全防范更加有效。一般情況下工作人員在進行數據采集或者利用Web數據挖掘技術進行數據挖掘時，訪問用戶是不知道，一般情況下數據采集和數據挖掘時都會涉及到訪問用戶的個人信息，按照國家法律法規中對個人信息是保護的、是不受侵犯的，因此在進行網絡信息安全防范時，應該考慮到訪問用戶的個人信息，對用戶的個人信息進行規避。

5 結束語

本文中主要對網絡信息安全防范和Web數據挖掘技術的有效整合進行了相關研究，可以發現Web數據挖掘技術可以對網絡信息進行有效的安全防范，但是現在也不能完全依靠Web數據挖掘技術進行安全防范，也需要提高工作人員的網絡安全防范水平，并且在Web數據挖掘時應該注意對訪問用戶個人信息的規避。

參考文獻

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[3] 王巖.基于網絡信息安全防范與Web數據挖掘技術整合的研究[J].信息安全與技術，2014（12）：45-47.

作者簡介：

吳雷（1981-），男，湖北武漢人，在讀研究生，中級工程師；主要研究方向和關注領域：計算機應用。